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龙图腾网获悉北京中友科技有限公司申请的专利一种基于人才管理的可视化信息监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120031526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510502862.2，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权一种基于人才管理的可视化信息监测方法及系统是由王海霞;庞靓嫩;张启军;李雪冬;刘康设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人才管理的可视化信息监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人才管理的可视化信息监测方法及系统，涉及人才管理技术领域，包括收集人才数据并进行预处理，提取人才特征并进行动态标签更新，基于动态标签构建跨行业技能映射；基于映射结果生成人才画像，预测人才流失风险并基于预测结果优化人才画像，进行人才推荐。本发明通过引入BERT模型和动态退出机制，结合蒸馏优化与多层次特征融合方法，精准提取动态数据中的语义特征，通过构建基于知识图谱的跨行业技能映射，提升了对技能节点的通用性分析与迁移路径建模能力，通过动态仪表盘与三维展示的有机结合，实现了人才分布、岗位匹配及行业迁移的全景式动态可视化监测，显著提高了企业在人才管理中的智能化水平。

本发明授权一种基于人才管理的可视化信息监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人才管理的可视化信息监测方法，其特征在于：包括， 收集人才数据并进行预处理，提取人才特征并进行动态标签更新，基于动态标签构建跨行业技能映射； 基于映射结果生成人才画像，预测人才流失风险并基于预测结果优化人才画像，进行人才推荐； 基于人才分析数据生成动态仪表盘并进行三维展示； 所述收集人才数据并进行预处理，提取人才特征并进行动态标签更新指从企业内部获取员工数据并从招聘平台获取人才数据，对收集的数据进行数据清洗和标准化，将预处理后的数据分为文本数据和时间序列数据，并为分类后的数据附加时间戳和唯一标识； 加载预训练的BERT模型，在每一层Transformer后加入动态退出模块， 在每层Transformer输出的概率分布基础上，计算熵值H，其中是第i个类别的预测概率； 设定阈值Q，若熵值小于阈值，则输出当前层的特征，否则继续处理下一层，将动态退出后的特征向量归一化到统一的语义空间，将退出的特征向量按层数编号聚合分类为浅层特征和深层特征； 从深层特征中蒸馏信息到浅层特征，定义蒸馏损失函数S； 通过线性映射，将深层特征和浅层特征在同一语义空间中对齐，根据层熵值动态调整对齐权重； 将对齐后的浅层和深层特征融合，生成统一的层次表示，得到融合特征A； 构建BERT模型的固定版本BERTF模型和可调版本BERTT模型，使用蒸馏优化后的融合特征A初始化BERTF模型，作为生成稳定信号的静态版本，使用与BERTF模型相同的初始权重初始化BERTT模型，允许训练过程中对所有层参数进行调整； 将融合特征分层输入到BERTT模型，从深层特征中提取CLS向量，代表句子的全局语义表示，从浅层特征中提取多层语义特征，代表不同层次的局部语义信息； 对全局语义表示和局部语义信息进行归一化后将每个句子的全局语义表示和局部语义信息组合为对比学习目标的正样本对，同时构建其他句子特征作为负样本对； 使用余弦相似度计算正样本和负样本的相似性分数，定义损失函数，计算每个样本的对比学习损失； 定义正则化目标为限制BERTF模型和BERTT模型之间的表示差异，定义损失函数，将对比学习损失和正则化损失结合为总损失； 使用梯度下降法更新BERTT模型的权重，基于正则化增强后的模型权重，为每层Transformer设置分层学习率，对BERTT模型参数进行迭代优化，设定最大迭代次数，在到达最大迭代次数后停止迭代输出模型参数更新BERTT模型； 使用训练优化后的BERTT模型提取每个句子的CLS向量，将动态退出层的特征与CLS向量融合为统一的句子嵌入表示，生成语义向量； 基于注意力机制，从语义向量中提取关键词集合，对集合中的关键词的出现频率进行统计并计算关键词权重； 提取时间序列数据中的行为特征，按照员工ID和文本ID将关键词权重和行为特征进行关联，合并生成综合特征表和对应的关键词标签； 实时收集文本数据和行为数据，根据实时数据中关键词重要性计算关键词权重变化值，根据关键词权重变化值动态调整关键词标签的权重； 对新增关键词生成初始标签，按权重变化对关键词标签进行递减排序，将优化后的关键词标签与综合特征表关联，生成动态更新后的动态标签库。

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